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  1. 数据挖掘 K均值聚类算法的JAVA实现

  2. K-Mean 分群法是一种分割式分群方法,其主要目标是要在大量高纬的资料点中找出 具有代表性的资料点;这些资料点可以称为群中心,代表点;然后再根据这些 群中心,进行后续的处理
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2009-06-02
    • 文件大小:2048
    • 提供者:JLIN95307347
  1. K——均值聚类算法的Matlab实现

  2. 模式识别系统聚类法之k均值算法,是无监督学习方法的一种,可以将模式分为k类,程序现在实现了将模式分为3类,供大家参考
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-11-01
    • 文件大小:559
    • 提供者:phoenixpl
  1. 图像分割 (阈值迭代法和K-均值聚类法) ^o^

  2. bmp格式的 最近写的 用的方法是阈值迭代法和K-均值聚类法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-12-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:nanchi
  1. 基于K均值法及其互信息熵的图像分割

  2. 基于K均值算法和互信息熵差的算法,可以有效地确定分类数,从而该算法对医学图像进行自动优化分割。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-02-25
    • 文件大小:6144
    • 提供者:gbanana
  1. 关于聚类分析的K均值算法C#代码

  2. K均值算法使用聚类的准则函数是误差平方和准则,通过反复迭代优化聚类结果,使得所有样本到各自所属类别的中心的距离平方和达到最小【10】。该算法的特点是选一批代表点(初始聚类中心)后,计算所有样本到聚类中心的距离,将所有样本按最小距离原则划分类别,形成初始分类,再重新计算各聚类中心,这是引种批处理方法。另一种方法是逐个处理法,每读入一个样本就把它归于距离最近的一类,形成新的分类并计算新的聚类中心,然后再读入下一个样本归类,即每个样本的归类都改变一次聚类中心。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-06-16
    • 文件大小:7168
    • 提供者:hqq079
  1. K均值法实现基于颜色的图像分割的vc程序代码

  2. 该程序使用K均值法实现了基于颜色的图像分割。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2010-09-08
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:HAIKE08120114
  1. 模式识别K-均值聚类法matlab实现程序

  2. 模式识别K-均值聚类法matlab实现程序
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-11-14
    • 文件大小:1024
    • 提供者:liu_xiang886
  1. 阈值法、区域增长法、分裂合并法和K均值法分割图像

  2. 使用阈值法、区域增长法、分裂合并法和K均值法分割图像的实例。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-05-10
    • 文件大小:156672
    • 提供者:happynear
  1. 模式识别,K均值法控制台程序

  2. K均值法控制台程序,可自行输入样本,也可以读取样本,计算以后的结果可以存储到文档中,由此遇到大量的样本时就可以把样本放入文件,很方便的保存结果。
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2013-12-04
    • 文件大小:8192
    • 提供者:abaamys
  1. 基于K均值聚类和概率松弛法的图像区域分割

  2. 在进行图像区域分割时, 为了减少过度分割现象, 可利用K 均值算法简单、快速并且能够有效地处理大数据库的优点及概率松弛算法并行快速且考虑空间信息的优点, 同时考虑灰度信息和空间信息将两种方法相结合应用于图像的区域分割。首先利用K 均值聚类方法将图像初步分为多个类, 然后, 利用迭代的概率松弛法对粗分结果进行优化, 对一些疑似像素进行进一步分割和目标提取。实验结果表明, 该算法比较简单且具有良好的特性。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-11-03
    • 文件大小:214016
    • 提供者:qq_30683647
  1. k均值聚类分析

  2. 本程序为MATLAB程序,适用于用k均值聚类法对数据分类,有数据为例,下载即可使用,可根据自己需要进行修改,效果较好
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-10-28
    • 文件大小:2048
    • 提供者:qq_43068338
  1. 太阳系行星的K均值聚类划分

  2. 太阳系行星的K均值聚类划分,梁泽,张恩溯,本文将一种数据驱动聚类算法--“K均值聚类法”引入到天文学领域,使计算机利用人工智能,成功地实现了对不同星球类型的自动分类。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-12-30
    • 文件大小:489472
    • 提供者:weixin_38730840
  1. 改进的k-均值算法在聚类分析中的应用

  2. 介绍了在聚类中广泛应用的经典k-均值算法,并针对其易受随机选择初始聚类中心和孤立点的影响的不足,给出了改进的k-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始聚类中心的选择进行了改进。并做了改进前后的对比实验和应用。结果表明,改进后的算法比较稳定、准确,受孤立点和随机选择初始聚类中心的影响也有所降低。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-26
    • 文件大小:178176
    • 提供者:weixin_38562626
  1. K均值聚类地下水水化学特征的水文地质单元划分

  2. 在对传统的水文地质单元划分方法不足分析的基础上,提出了以地下水水化学特征来进行水文地质单元划分的方法,并采用传统的K均值聚类法对平顶山煤田的寒武灰岩进行水文地质单元划分,取得了良好的效果,为水文地质单元的划分提供了新的理论方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-06
    • 文件大小:452608
    • 提供者:weixin_38595019
  1. K-均值聚类算法研究

  2. 【摘要】 目前,对于聚类问题的研究普遍存在于社会生活中的各个领域,如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。关于对生活中各种各样的数据的聚类分类问题已经成为众多学者的研究热题之一。聚类和分类的区别在于,聚类没有任何先验知识可循,要通过数据自身的特点,将数据自动的划分到不同的类别中。聚类的基本形式定义为“在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。每一个集合叫做一个类,并确定了一个区域,在区域中对象的密度高于其他区域中的密度。”聚类方法有很多种,其中最简单的形式便是划分式聚类,划分式聚类试图将给定的
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:songzailu6482
  1. K均值改进留一校验法在煤炭近红外光谱异常样本剔除中的应用研究

  2. 针对现有留一校验法存在剔除异常样本耗时长、误判的缺陷,提出一种K均值改进留一校验法,并将其用于煤质分析中异常样本的检测与剔除。该方法首先利用K均值聚类法对样本进行聚类,得到可疑样本;然后将可疑样本作为验证集,通过留一校验法进行二次判别,剔除异常样本。实验结果表明,K均值改进留一校验法能快速、准确剔除异常样本,提高了模型的预测精度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-17
    • 文件大小:261120
    • 提供者:weixin_38537541
  1. 基于小批量K均值预分类的多波束反向散射强度角度影响改正

  2. 角度响应变化是影响多波束声呐回波图像质量的主要因素,为了后续利用多波束反向散射图像进行海底底质分类,需去除角度响应的影响。国内外已开展角度响应模型及改进模型研究,但现有方法很难适应复杂海底底质环境。针对此问题,通过小批量K均值聚类将测区海底点预分为高阻抗平滑底质和低阻抗粗糙底质,然后构建自适应改正模型逐测线去除角度响应的影响。实验选用浙江海域实测4条相邻测线数据,采用Lambert模型法、二次微分法和本文方法分别进行了反向散射强度角度影响去除。本方法处理后角度响应去除效果最佳(MIC=0.123
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38702844
  1. 基于K均值聚类的智能建筑应用电气设备识别。

  2. 随着建筑物联网(BIoT)系统的发展和广泛应用,连接了多种类型的设备,并收集了大量的设备数据。 为方便设备管理,应标识设备并贴上标签。 传统上,此过程是手动执行的,这不仅费时,而且会导致不可避免的遗漏。 在本文中,我们针对智能建筑应用提出了一种基于k均值聚类的电气设备识别方法,可以自动识别连接到BIoT系统的未知设备。 首先,分析负载特性,并从收集的数据中提取用于设备识别的电气特性。 其次,两次使用k-means聚类来构建识别模型。 初步聚类采用传统的k均值算法对总谐波电流畸变数据进行分析,并根
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38678172
  1. cs4375-k-均值-源码

  2. cs4375-k-均值 K均值聚类和图像量化 奥德·法利克(Oded Falik)和拉明·努尔巴赫什(Ramin Nourbakhsh) 怎么跑 第1部分:K均值聚类 python part1.py 第2部分:图像颜色量化使用1、2、3、4或5作为参数选择不同的图像。 python part2.py 3 使用的图书馆 麻木 大熊猫 scikit学习(sklearn) matplotlib 请求,io,sys 皮尔 在Python 3.8.4上开发64位应可在Python 3+上运行
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_42134038
  1. 基于K-均值聚类和势函数法的欠定盲分离

  2. K-均值聚类法能估计出观测信号聚类直线方向,利用主成分分析(PCA)提取主成分,可以提高直线估计的精准度和鲁棒性。在此思想的指导下,本文提出基于K-均值聚类的势函数法。势函数度量了聚类中心与所有观测点的距离,对势函数求导得到更新聚类中心的迭代公式,利用该公式对K-均值聚类法得到的聚类中心进行调整得到精估计。该算法计算量较小,能有效估计出混合矩阵。仿真实验验证了算法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38569651
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